🇨🇳 Per cominciare la puntata di questa settimana parliamo di GLM 5.2. Questo nuovo modello open weight negli ultimi giorni ha fatto molto parlare di sé grazie alle ottime impressioni raccolte da chi lo sta utilizzando sul campo. 💻 A renderlo particolarmente interessante, oltre ad un contesto di un milione di token e capacità di coding molto vicine a quelle dei modelli di riferimento, sono alcune scelte architetturali che abbiamo analizzato, soffermandoci sul meccanismo IndexShare, che consente di gestire contesti lunghi in maniera efficiente. 🧠 Abbiamo poi esaminato alcuni aspetti del training soffermandoci in particolare sulla gestione della fase di Reinforcement Learning, discutendo di come queste nuove architetture stiano cercando di bilanciare prestazioni, costi computazionali e capacità agentiche. 🤖 Nella seconda parte cambiamo argomento e ci spostiamo in un ambito più futuristico. Un'azienda cinese ha iniziato a commercializzare robot umanoidi emotivi. Si tratta di robot progettati per fare compagnia, disponibili in diverse versioni, dotati di una AI affettiva, una memoria persistente e capacità di costruire una relazione col proprietario.Inevitabile la discussione sulle implicazioni etiche, culturali e sociali: stiamo semplicemente costruendo assistenti digitali o stiamo delegando a delle macchine il bisogno umano di compagnia e di relazioni?Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana La struttura delle rivoluzioni scientifiche Note Puntata GLM-5.2 GLM-5 Paper IndexCache: Accelerating Sparse Attention via Cross-Layer Index Reuse Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction z-code Il primo robot da compagnia emotiva, a grandezza naturale, rischia di travolgere le relazioni cinesi Neo Robot I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

Questa settimana la formazione del podcast ritorna al completo! Per cominciare riprendiamo il discorso su Omarchy, concentrandoci in particolare sul window manager e su come è replicabile un comportamento analogo su macOS. Eugenio ha testato un nuove eReader di cui ha particolarmente apprezzato le dimensioni compatte, la possibilità di modding e la compatibilità con il Magsafe dell'iPhone. Immancabile lo spazio dedicato alle LLM con Luca, che le sta utilizzando per esplorare delle repo e capire il funzionamento di una libreria, mentre Alessandro ci ha parlato del suo nuovo sito agent-firstSupporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Build a Large Language Model from Scratch Note Puntata Omarchy Aerospace L’eReader di Eugenio Il sito di Alessandro I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

🇨🇳 La notizia della settimana è la polemica nata tra Anthropic e varie aziende Cinesi che sono state accusate di avere rubato risposte da Claude per allenare i loro modelli. Condividiamo i loro sentimenti, ma in questo momento siamo davanti alla Corte d'Assise e Anthropic è accusata di avere allenato i suoi modelli su milioni di libri. (Cit.) 🥷🏻 Nonostante il suo interesse verso lo sviluppo di un'AI etica, la stessa Anthropic è finita al centro delle polemiche per dei cambiamenti relativi ad alcune sue politiche sullo sviluppo dei modelli. Il tutto è successo mentre voci vorrebbero il Pentagono in forte pressing sull'azienda per fornire modelli privi di guardarail. ✍️🏻 Si parla ormai continuamente di file agents.md, molte sono i post in cui si propone il contesto definitivo da dare ai nostri agenti per farli diventare dei 10x developer. Ma questi file saranno davvero così utili? Alcuni ricercatori hanno dato una risposta a questa domanda spiegando come la qualità delle risposte degli agenti varia in base alla presenza del file agents.md.Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Build a Large Language Model from Scratch Note Puntata Il tweet di Anthropic Detecting and preventing distillation attacks Cos’è Palantir [Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?](https://arxiv.org/abs/2602.11988) Exclusive: Anthropic Drops Flagship Safety Pledge Exclusive: Hegseth gives Anthropic until Friday to back down on AI safeguards I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

👷🏻 La scorsa settimana è stata ricca di novità dal punto di vista dei rilasci di nuove LLM. Tra le novità presentate ci sono il nuovo Gemini Deep Think, Claude 5.3 Spark, GLM 5 e Minimax M2.5 . Iniziamo questa puntata facendo il punto della situazione e analizzando quali sono le peculiarità di questi modelli. 🌐 Come ricorderete, qualche settimana fa Eugenio aveva predetto per il 2026 un web pensato per agenti. Cloudflare ha da poco annunciato che offrirà agli agenti che navigano in internet la possibilità di ricevere pagine web in Markdown. Eugenio è stato profetico! 🤯 La notizia della settimana è però il botta e risposta tra uno dei maintainer di Matplotlib e un agente. Al rifiuto da parte del maintainer di accettare una PR con codice scritto interamente da un agente, l'agente, risentito, ha risposto con un blog post piuttosto aggressivo. Se vi abbiamo incuriosito non perdetevi la puntata del PointerPodcast!Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Build a Large Language Model from Scratch Note Puntata AirHint Modal - GLM 5 MJ Rathbun (crabby rathbun) An AI Agent Published a Hit Piece on Me La PR aperta dall’agente Introducing Markdown for Agents Markdown for Agents Giving users choice with Cloudflare’s new Content Signals Policy OpenAI Is Making the Mistakes Facebook Made. I Quit. I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

🤖 Protagonista del web nell'ultimo periodo è sicuramente Clawdbot, diventato poi Moltbot e poi ancora OpenClaw, a puntata già registrata. Potremmo quindi esimerci dal parlarne? 🤯 Moltbot ci ha letteralmente trasportato in avanti di anni, mostrandoci come un assistente virtuale dovrebbe funzionare per essere davvero utile. Luca lo ha provato e si è reso conto di cosa è capace: da operazioni semplici fino ad arrivare ad integrazioni con altri servizi. Importante però è non perdere di vista i potenziali problemi di sicurezza. 🍿 Chiudiamo con il ritorno dei PointerPicks. Nonostante le poche novità per quanto riguarda le serie TV, Luca ed Eugenio hanno molto da raccontare riguardo a ciò che hanno visto e letto nelle ultime settimane. Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Build a Large Language Model from Scratch Note Puntata Steipete Moltbot Da Clawdbot a Moltbot Sogni Voice Clawdhub Difesa per MoltBot What People Are Building I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

🏋️🏻 Puntata in solitaria con Luca, che vi tiene compagnia raccontando ciò che ha studiato di recente sul training delle LLM, con un occhio particolare alla fase di post-training. 🪄 Si comincia con una panoramica generale sull'addestramento delle LLM, entriamo poi nel dettaglio del Supervised Fine-Tuning cercando di capire come funziona questa fase, a cosa serve e che tipo di dati vengono utilizzati. 💫 Continuiamo con un ampio spazio dedicato al Reinforcement Learning: perché viene usato durante il post-training? Quali problemi risolve e come funzionano alcuni degli algoritmi più citati in questo contesto? 💬 L'argomento può sembrare complesso ma è molto interessante e di grande attualità. Se la puntata vi è piaciuta fatecelo sapere e se vi fa piacere lasciate una recensione!Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Build a Large Language Model from Scratch Note Puntata Post-training 101 A Primer on LLM Post-Training CME 295 - Transformers & Large Language Models Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 6 - LLM Reasoning Training language models to follow instructions with human feedback Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail

Prima puntata del 2026, buon anno a tutti! ⚛️ Il 17 dicembre a Roma, si sono tenuti gli Stati Generali delle Tecnologie Quantistiche, evento dedicato all’attuazione della Strategia Nazionale sul Quantum e al dialogo tra istituzioni, ricerca e industria. Alessandro, che ha partecipato, ce ne parla esponendo il suo punto di vista. 🧠 Il cuore della puntata è dedicato ai World Models: cosa sono, perché si ispirano ai modelli mentali umani e in cosa si differenziano dai modelli generativi. Abbiamo ripercorso la loro storia dalle origini del termine fino ai giorni nostri. 🤖 Uno spunto di discussione è il ruolo dei world models nel panorama AI attuale, tra LLM, AGI e nuove architetture, dalle idee di Yann LeCun fino ad esempi concreti come Genie 3 di Google e GWM-1 di Runway, modelli che puntano a simulare mondi fisicamente coerenti per agenti e robot.Supporta il PointerPodcast La nostra pagina supportaci Unitevi al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata Lascia una recensione su Spotify Lascia una recensione su Apple Podcast Acquista il prodotto della settimana o parti da uno dei link qui sotto per fare acquisti su Amazon! Prodotto della settimana Slow horses. Le indagini di Jackson Lamb (Vol. 1) Note Puntata The Nature of Explanation What are AI ‘world models,’ and why do they matter? World Models, an Old Idea in AI, Mount a Comeback World models paper A Path Towards Autonomous Machine Intelligence V-JEPA 2: Self-Supervised Video Models Enable Understanding, Prediction and Planning Runway releases its first world model, adds native audio to latest video model Yann LeCun confirms his new ‘world model’ startup, reportedly seeks $5B+ valuation Genie: Generative Interactive Environments I nostri contatti: Gruppo Telegram LinkedIn Twitch YouTube Instagram Twitter Mail